Decoding development: the AI frontier in policy crafting: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In today’s world, smart algorithms—artificial intelligence (AI) and other intelligent systems—are pivotal for promoting the development agenda. They offer novel support for decision-making across policy planning domains, such as analysing poverty alleviation funds and predicting mortality rates. To comprehensively assess their efficacy and implications in policy formulation, this paper conducts a systematic review of 207 publications. The analysis underscores their integration within and across stages of the policy planning cycle: problem diagnosis and goal articulation; resource and constraint identification; design of alternative solutions; outcome projection; and evaluation. However, disparities exist in smart algorithm applications across stages, economic development levels, and Sustainable Development Goals (SDGs). While these algorithms predominantly focus on resource identification (29%) and contribute significantly to designing alternatives—such as long-term national energy policies—and projecting outcomes, including predicting multi-scenario land-use ecological security strategies, their application in evaluation remains limited (10%). Additionally, low-income nations have yet to fully harness AI’s potential, while upper-middle-income countries effectively leverage it. Notably, smart algorithm applications for SDGs also exhibit unevenness, with more emphasis on SDG 11 than on SDG 5 and SDG 17. Our study identifies literature gaps. Firstly, despite theoretical shifts, a disparity persists between physical and socioeconomic/environmental planning applications. Secondly, there is limited attention to policy-making in development initiatives, which is critical for improving lives. Future research should prioritise developing adaptive planning systems using emerging powerful algorithms to address uncertainty and complex environments. Ensuring algorithmic transparency, human-centered approaches, and responsible AI are crucial for AI accountability, trust, and credibility.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,021 | 0,103 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».